解卷积CBF

如何理解C语言指针变量及其应用

2.取地址符（&）与解引用符（*）•&

ตาก柒Tak·2025-03-25 14:26

Wireshark抓包详解（非常详细）零基础入门到精通，收藏这篇就够了

然而，除了Wireshark，还有一款同样出色的工具——SniffMaster（抓包大师），它在某些场景下提供了更高效的解

swift开发pk OC开发·2025-03-25 10:54

基础算法篇(2)(蓝桥杯常考点)

刃神太酷啦·2025-03-25 08:12

关于 Java 策略管理器（Policy Manager）和安全策略文件（Security Policy File）的详细说明，包括它们的作用、配置方式和协作关系

核心功能：加载策略文件：读取用户定义的.policy文件，解

爱的叹息·2025-03-25 06:30

解线性方程组的直接方法：高斯消元法与其程序实现

解线性方程组的直接方法：高斯消元法与其程序实现1.顺序高斯消元法设线性方程组Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b如果akk(k)≠0a_{kk}^{\left(k

^ω^宇博·2025-03-25 05:20

MySQL排查篇：该如何定位并解决线上突发的Bug与疑难杂症？

性能优化等内容是面试过程中的“常客”，而对于线上遇到的“疑难杂症”，需要通过理性的思维去分析问题、排查问题、定位问题，最后再着手解决问题，同时，如果解决掉所遇到的问题或瓶颈后，也可以在能力范围之内尝试最优解以及适当考虑拓展性

Java佳佳·2025-03-25 04:08

【后端】【django】【models】【进阶】索引和约束全解

djangomodels索引和约束Django的Meta类支持索引（Indexes）和约束（Constraints），用于优化查询性能并确保数据完整性。（一）索引(indexes)索引的作用是加速查询，特别是在WHERE条件中经常被筛选的字段上添加索引，可以提高查询效率。classMeta:indexes=[models.Index(fields=['transaction_time']),#给t

患得患失949·2025-03-25 01:20

贪心算法（11）（java）加油站

如果存在解,则保证它是唯一的.示例1:输入:gas=[1,2,3,4,5]，cost=[

奋进的小暄·2025-03-24 20:13

一招教你秒解信创系统读写难题！

一招教你秒解信创系统读写难题！Hello，大家好啊！今天给大家带来一篇信创终端操作系统插入U盘显示没有权限无法进行读写操作的处理方法的文章。

鹏大圣运维·2025-03-24 19:00

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）

SA算法利用Metropolis准则来决定接受新的解，以一定概率接受劣解，从而避免陷入局部最优。

HR Zhou·2025-03-24 17:17

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上

伶星37·2025-03-24 14:57

YOLOv8 改进：添加 AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）

YOLOv8改进：添加AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）引言在目标检测领域中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列因其速度和效率而受到广泛关注。

鱼弦·2025-03-24 12:34

Leetcode-100 贪心算法

该算法的核心思想是每次选择当前情况下的最优解，并期望通过这些局部最优解得到全局最优解。贪心算法通常用于那些可以分解为若干个子问题，且每个子问题的最优解可以合成全局最优解的问题。

LuckyAnJo·2025-03-24 12:02

字节跳动算法高频题：动态规划最优模板

通过背包问题、字符串处理、状态压缩等六大核心模块解析，结合跳槽、股票交易、编辑距离等15道真题案例，揭示动态规划的状态转移方程构建规律与维度优化技巧，助您在面试中实现时间复杂度与空间复杂度的双重最优解。

知识产权13937636601·2025-03-24 11:56

庖丁解java(一篇文章学java)

(大家不用收藏这篇文章,因为这篇文章会经常更新,也就是删除后重发)一篇文章学java,这是我滴一个执念...当然,真一篇文章就写完java基础,java架构,java业务实现,java业务扩展,根本不可能.所以,这篇文章,就是一个索引,索什么呢?请看下文...关于决定开始写博文的介绍(一切故事的起点源于这一次反省)中小技术公司的软扩展(微服务扩展是否有必要?)-CSDN博客SpringCloud(

庖丁解java·2025-03-24 09:42

神经网络中层与层之间的关联

数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络

iisugar·2025-03-24 06:40

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

JavaScript基础-删除事件（解绑事件）

虽然添加事件处理器相对直观，但了解如何有效地移除或“解绑”这些处理器同样重要。这不仅有助于优化性能，还能防止潜在的内存泄漏问题。

難釋懷·2025-03-24 00:44

【论文阅读】实时全能分割模型

RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型

万里守约·2025-03-23 22:04

动态规划-01背包

并将子问题的解储存下来，避免重复计算。而背包问题，就是动态规划延申出来的一个大类。而01背包，就隶属于背包问题。那什么又是01背包呢？01背包有n件物品，与一次最多能背w重量的背包。

ん贤·2025-03-23 22:01

最新智能优化算法：贪婪个体优化算法（Greedy Man Optimization Algorithm，GMOA）求解23个经典函数测试集，MATLAB代码

GMOA引入了两个独特的机制：MMO抵抗机制，防止过早替换解；周期性寄生虫清除机制，促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性

IT猿手·2025-03-23 22:59

2025最新智能优化算法：改进型雪雁算法（Improved Snow Geese Algorithm, ISGA）求解23个经典函数测试集

然而，雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时，仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此，本文提出了一种改进型雪雁算法（ISGA），通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略，增强了

荣华富贵8·2025-03-23 22:28

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。

谦亨有终·2025-03-23 22:26

深入理解 <；和 >；：HTML 实体转义的核心指南！！！

若直接在文本中使用，解

小丁学Java·2025-03-23 17:48

前端请求全面解析：AJAX、Axios 与 Fetch 的使用详解与代码示例

1.2AJAX特点2.FetchAPI——现代化请求方案2.1基本用法示例2.2Fetch特点3.Axios——第三方HTTP请求库3.1安装Axios3.2基本用法示例3.3Axios特点4.总结前端请求全面解

jiajia651304·2025-03-23 17:16

蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础

动态规划动态规划基础动态规划将复杂问题分解成很多重叠的子问题，再通过子问题的解得到整个问题的解分析步骤:确定状态:dp[i][j]=val,“到第i个为止，xx为j的方案数/最小代价/最大价值”状态转移方程

爱coding的橙子·2025-03-23 17:45

HTML语言的贪心算法

它通过对每一阶段选择最优解的方式来构建整个问题的解决方案。贪心算法不一定能在所有情况下得到最优解，但在许多实际问题中，它能够提供一个足够好的近似解。

宇瞳月·2025-03-23 10:22

【块浮点（BFP）技术：原理、设计及应用】

文章目录块浮点（BFP）技术：原理、设计及应用摘要关键词：块浮点（BFP）技术；量化；数据压缩；自适应调整；联合编码；硬件实现；Matlab一、引言二、BFP原理（一）基本概念（二）量化过程（三）逆过程（解量化

youngerwang·2025-03-23 09:45

群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA，含Matlab源代码）

该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体，通过对个体“幸福度（Happiness）”的定义和动态更新，模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。

HR Zhou·2025-03-23 09:12

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）及其 Python 代码

其基本原理是模拟灰狼群体中个体的协作和竞争行为，以迭代更新的方式寻找最优解。灰狼优化算法涉及三种灰狼的角色：alpha（α）、beta（β）和delta（δ），它们分别代表群体中的优势个体。

追蜻蜓追累了·2025-03-23 08:42

关于forward函数

它将输入数据通过模型的各层（如卷积层、全连接层等），计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。在训练和验证过程中都会被调用。

oioz·2025-03-23 04:52

【MATLAB】

cos(0)→1sqrt(x)平方根sqrt(4)→2exp(x)指数函数exp(1)→e≈2.718log(x)自然对数log(e)→1abs(x)绝对值abs(5)→5线性代数函数名功能示例A\b解线性方程组

不掉发的小刘·2025-03-23 03:48

卷积神经网络Batch Normalization的作用

BatchNormalization的作用（通俗版）1.像“稳定器”一样校准每层输入想象你在烤多层蛋糕，每层蛋糕的烘烤温度不同（相当于神经网络的每一层数据分布不同）。没有BN时，烤箱温度忽高忽低，导致有的层烤焦（梯度爆炸），有的层不熟（梯度消失）。BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器，实时将输入数据调整到标准温度（均值为0，方差为1），保证每层都能均匀受热，训练更稳定。2.让模型训练“少

arron8899·2025-03-23 03:11

堆数据结构：从基础原理到高效算法实现的技术探讨

无论是操作系统中的进程调度，还是搜索算法中的最优解筛选，堆都扮演着不可或缺的角色。理解堆的原理与实现

Everyrt·2025-03-23 01:00

线性代数-MIT 18.06-汇总

矩阵消元第三讲：乘法和逆矩阵第四讲：AAA的LULULU分解第五讲：转换、置换、向量空间R第六讲：列空间和零空间第七讲：求解Ax=0Ax=0Ax=0，主变量，特解第八讲：求解Ax=bAx=bAx=b：可解性和解的结构第九讲

儒雅的钓翁·2025-03-22 23:46

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在

Laughing-q·2025-03-22 22:38

设计模式之桥接模式

1.概念桥接模式就是将抽象与实现解藕，使两者都可以独立变化。在现实生活中，某些类具有两个或多个维度的变化，如图形既可按

周努力.·2025-03-22 21:07

Q&A：备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣？

分布式和集中式各有优劣，且这两者下面的存储类型也都不尽相同，从备份与恢复的数据层面来看，这两者存储相结合才是优解。众所周知，备份数据只存一份还只放在一个存储里是不现实的。

云祺vinchin·2025-03-22 15:22

JAVA刷Leecode-贪心算法-分配问题-分发饼干

JAVA刷Leecode-贪心算法算法思想分配问题-分发饼干（135，hard)算法思想采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优解，从而最终的结果是全局最优。

搬砖的水鱼·2025-03-22 13:32

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

机器臂运动控制算法工程师面试

大厂的经验总结：一、基础概念理解请解释机器臂运动学正解和逆解的概念，并分别说明其用途。正解：已知机器臂各关节的角度（或位移），通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。

道亦无名·2025-03-22 11:11

《交互式线性代数》

核心内容线性方程组求解代数方法：介绍线性方程组的基本概念，如解的定义、解集等。通过消元法和行变换，将方程组转化为增

wblong_cs·2025-03-22 10:05

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

MDK（Keil μVision 5）的编译过程及文件类型全解

MDK（KeilμVision5）的编译过程及文件类型全解一、编译过程MDK的编译过程主要分为预处理、编译、汇编、链接、生成可执行文件、格式转换六个阶段。

froxy·2025-03-22 07:07

vmware中创建qemu的嵌套虚拟化问题

解

格局视界·2025-03-22 02:48

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

DNS污染：网络世界的“隐形劫持”与防御

一、DNS污染的本质：一场“地址簿”的篡改DNS污染，指攻击者通过技术手段向DNS服务器注入虚假的域名解

·2025-03-22 01:02

Swift高效解法！一文搞懂 LeetCode 236「二叉树的最近公共祖先」，助你快速拿下面试！

今天我们用Swift来解LeetCode236：「二叉树的最近公共祖先」，不仅会给出代码，还会分析它的时间复杂度、空间复杂度，并结合实际场景聊聊它的应用。

网罗开发·2025-03-21 21:07

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面

墨染辉·2025-03-21 21:33

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。

yuanpan·2025-03-21 15:15

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